科学研究很早就已经从简单的定性分析深入到细致的定量分析，科研工作者要面对大量的数据分析问题，科研数据的统计分析结果直接影响着论文的结果分析。在医学科研写作中，实验设计的方法直接决定了数据采取何种统计学方法，因为每种统计方法都要求数据满足一定的前提和假定，所以论文在实验设计的时候，就要考虑到以后将采取哪种数据统计方法更可靠。医学统计方法的错误千差万别，其中最主要的就是统计方法和实验设计不符，造成数据统计结果不可靠。下面，医刊汇编译列举一些常见的可以避免的问题和错误：打开百度APP，查看更多高清图片一、数据统计分析方法使用错误或不当。医学论文中，最常见的此类错误就是实验设计是多组研究，需要对数据使用方差分析的时候，而作者都采用了两样本的均数检验。二、统计方法阐述不清楚。在同一篇医学论文中，不同数据要采取不同统计处理方法，这就需要作者清楚地描述出每个统计值采用的是何种统计学方法，但在许多使用一种以上数据统计分析方法的医学论文中，作者往往只是简单地把论文采用的数据统计方法进行了整体罗列，并没有对每个数据结果分析分别交代具体的统计方法，这就很难让读者确认某一具体结果作者到底采用的是何种数据分析方法。三、统计表和统计图缺失或者重复。统计表或者统计图可以直观地让读者了解统计结果。一个好的统计表或统计图应该具有独立性，即作者即使不看文章内容，也可从统计表或统计图中推断出正确的实验结果。而一些医学论文只是简单地堆砌了大量的统计数字，缺乏直观的统计图或表；或者虽然也列出了统计表或统计图，但表或图内缺项很多，让读者难以从中提取太多有用的信息。另外，也有作者为了增加文章篇幅，同时列出统计表和统计图，造成不必要的浪费和重复。统计表的优点是详细，便于分析研究各类问题。统计图(尤其是条形统计图)的优点是能够直观反映变量的数量差异。医学论文中对数据统计结果的解释，最常见的两个错误就是过度信赖P值(结果可信程度的一个递减指标)和回避阴性结果。前一个错误的原因是因为一些作者对P值含义理解有误，把数据的统计学意义和研究的临床意义混淆。所以医学研究人员一定要注意不能单纯依靠统计值武断地得出一些结论，一定要把统计结果和临床实践结合在一起，这样才会避免出现类似的错误。至于回避阴性结果，只提供阳性结果，是因为不少作者在研究设计时，难以摆脱的一种单向的思维定式就是主观地先认定自己所预想的某种结果结论。在归纳某种结果原因时，从一个方向的实验就下完美的结论，尤其是如果这个结论可能对实际情形非常有意义时。这样的思维定势过于强调统计差异的显著性，有时会刻意回避报道差异的不显著结果，不思考和探究差异不显著的原因和意义，反而会因此忽视一些重大的科学发现。
论文实证分析数据处理包括数据清洗、数据转换和数据分析。首先，进行数据清洗，包括检查数据质量、处理缺失值和异常值等。其次，进行数据转换，可以使用标准化、归一化等方法，使数据在同一尺度上进行比较。最后，进行数据分析，可使用统计方法、回归分析等进行实证研究。
正确的统计学分析一定要建立在明确的研究目的和研究设计的基础之上，那些事先没有研究目的和研究设计，事后找来一堆数据进行统计分析都是不可取的。 在医学论文的撰、编、审、读过程中经常遇到的问题是研究的题目与课题设计、论文内容不符，包括文章的方法解决不了论文的目的、文章的结果说明不了论文的题目、文章的讨论偏离了论文的主题；还有是目的不明确、设计不合理。如题目过小，论文不够字数，而一些无关紧要的变量指标或结果被分析被讨论；又如题目过大，论文的全部内容不足以说明研究的目的，使论文的论点难以立足。 所以，合理明确的论文题目或目的以及研究设计方案是撰、编、审、读者应当关注的首要问题。此外，样本含量是否满足，抽样是否随机，偏倚是否控制等，也是不可忽视的问题。2、建好分析用的数据库建好数据库是正确统计分析的前提和基础，甚至决定了论文分析结果的成败。对于编、审、读者来讲，一般由于篇幅的限制，往往得不到数据库数据，而只有作者在数据库数据基础上经统计描述计算后给出的诸如各指标均数 x、标准差 s 或中位数 M、百分位数 Px 的“二手”数据，或将研究对象小或特征属性分组，清点各组观察单位出现的个数或频数的频数表数据等。 无论是否能够得到数据库数据，作者在统计分析过程中一定依据数据库数据进行计算，得出结果。如果对“二手”数据或频数表数据的结果等存在疑惑，编辑、审稿专家或读者有权要求作者提供数据库数据以检查其完整性、准确性和真实性，确保研究数据的质量。假若在投稿须知中对数据库数据作出必要的要求，无疑对于保证刊物的发表质量有着积极的意义
缺失值的处理：缺失值是人群研究中不可避免的问题，其处理方式的差异可能在不同程度上引入偏倚，因此，详细报告数据清理过程中缺失值的处理方法有助于读者对潜在偏倚风险进行评价。例如，瑞舒伐他汀试验在统计分析部分详细说明了缺失值的填补策略，包括：将二分类结局中的缺失值视为未发生事件；将生物标志物和心电图测量中的缺失值进行多重填补（multiple imputation）；为了证明缺失值处理的合理性和填补结果的稳定性，研究还比较了多重填补与完整数据（complete-case）分析的结果。2、数据的预处理：实施统计分析之前往往需要将原始数据进行预处理，如：对连续变量进行函数转换使其更接近正态分布，基于原始数据构建衍生变量，将连续变量拆分为分类变量或将分类变量的不同类别进行合并等。医学论文应报告处理原始数据的方法及依据，瑞舒伐他汀试验即在统计分析部分描述了对血液生物标志物的对数转换。3、变量分布特征描述：确定统计分析使用的变量，并针对每一个变量的分布特征进行描述，是决定研究选用何种统计分析方法的基础。医学期刊虽然普遍对此提出要求，但作者往往套用常用方法，如：连续变量符合正态分布时，采用均数（标准差）描述，否则采用中位数（四分位间距）描述；分类变量采用频数（百分比）描述等。事实上，应根据研究设计类型、统计分析目的和数据特征选择恰当的描述方法。例如，CKB选择采用年龄、性别和地区校正的均值和率来描述人群分布特征，而非简单的报告连续变量的均数和分类变量的构成比。4、主要分析（primary analysis）：指针对研究结局的统计分析，是研究论文的核心证据。因此，医学论文应详细描述主要分析的实施过程和适用性。在试验性研究中，应明确统计分析数据集、试验效应指标、相对或绝对风险及其置信区间的计算方法、以及假设检验的方法。
excel只能做简单的数据处理，稍微难度些的建模分析，则需要用spss或者r等，一般毕业设计中都是不承认excel的吧
这要看你的数据量，如果巨大，可能是要用SPSS。如果数据量不是很大，EXCEL也是可以的，只是要自己运用函数额处理。
缺失值的处理：缺失值是人群研究中不可避免的问题，其处理方式的差异可能在不同程度上引入偏倚，因此，详细报告数据清理过程中缺失值的处理方法有助于读者对潜在偏倚风险进行评价。例如，瑞舒伐他汀试验在统计分析部分详细说明了缺失值的填补策略，包括：将二分类结局中的缺失值视为未发生事件；将生物标志物和心电图测量中的缺失值进行多重填补（multiple imputation）；为了证明缺失值处理的合理性和填补结果的稳定性，研究还比较了多重填补与完整数据（complete-case）分析的结果。2、数据的预处理：实施统计分析之前往往需要将原始数据进行预处理，如：对连续变量进行函数转换使其更接近正态分布，基于原始数据构建衍生变量，将连续变量拆分为分类变量或将分类变量的不同类别进行合并等。医学论文应报告处理原始数据的方法及依据，瑞舒伐他汀试验即在统计分析部分描述了对血液生物标志物的对数转换。3、变量分布特征描述：确定统计分析使用的变量，并针对每一个变量的分布特征进行描述，是决定研究选用何种统计分析方法的基础。医学期刊虽然普遍对此提出要求，但作者往往套用常用方法，如：连续变量符合正态分布时，采用均数（标准差）描述，否则采用中位数（四分位间距）描述；分类变量采用频数（百分比）描述等。事实上，应根据研究设计类型、统计分析目的和数据特征选择恰当的描述方法。例如，CKB选择采用年龄、性别和地区校正的均值和率来描述人群分布特征，而非简单的报告连续变量的均数和分类变量的构成比。4、主要分析（primary analysis）：指针对研究结局的统计分析，是研究论文的核心证据。因此，医学论文应详细描述主要分析的实施过程和适用性。在试验性研究中，应明确统计分析数据集、试验效应指标、相对或绝对风险及其置信区间的计算方法、以及假设检验的方法。
医学科学研究的基本程序医学科学研究工作的基本规律就是提出问题，验证假说，得出结论。其基本程序包括：选题立题、课题设计、实验观察或调查、研究资料的加工整理与数据处理、总结分析、提出研究结论、撰写研究报告及其推广应用等。一、选题立题科学研究的第一步工作就是选择(select)和确立（decide）所要研究的题目（project），题目必须首先确定下来，否则就不可能有集中的研究目标和方向。（一）发现和提出问题在医学实践中，经常会遇到一些科学技术无法解释的现象和无法解决的问题，有的人总是留意它，在思想上形成一种想探讨问题的意念，称之为初始意念。初始意念可能是局限的、粗浅的，但却是很可贵的，因它是科研工作者思想上的火花。（二）发现或提出问题的条件1、勤动手 实践出真知、熟能生巧等实例说明了亲自参与、反复实践的重要性。2、善观察 养成良好的观察习惯比拥有大量学术知识更重要。在科学研究中要培养积极探索的姿态，注意事物和变化规律的习惯，将有助于观察力的培养和发展。3、勤动脑 勤思维，善疑多思。 思维是人脑在表象、概念的基础上进行分析、综合、判断、推理等认识活动的过程。4、具有丰富的知识 研究工作者自己必须跟上学科的发展，使自己具备有关的知识甚至边缘学科的广博学识，只有这样才容易产生新的联想和独到见解，发现问题，提出问题。（三）认真查阅文献，做好情报调研有了初始意念，提出了问题，这才是刚刚迈出了第一步，并不等于已经确定了题目。还需要通过深入细致的国内外文献调研，摸清所提问题的理论依据、价值和意义、国内外研究动态和发展趋势。可通过国际互联网或光盘进行文献检索。做好这一步工作是避免低水平重复的关键。（四）建立假说，确立课题在发现和提出问题，并进行文献查阅和情报调研的基础上，对所获取的资料和信息进行分析对比，使所提问题系统化、深刻化，找出问题的关键所在，为立题提供理论上和实验上的科学依据，并提出假定性答案（亦称假设），建立科学假说。根据假说内容，进行科学构思，确立研究题目。二、 课题设计课题设计（project design）是指课题研究构思、技术路线、具体内容指标、方法步骤、时间安排、人员分工和经费预算等一整套研究方案。（一）课题设计的意义课题设计的意义：① 增强科研过程的科学性，使误差控制在最低限度，保证科研结果准确可靠；②保证科研结果准确回答科研题目所提出的问题，避免“文不对题”；③良好的科研设计可避免不必要的工作或重复工作；④保证实验数据的可统计性。（二）课题设计的主要内容课题设计包括技术方案设计和课题实施方案设计。1、技术方案设计的基本内容技术方案设计包括三大要素：即研究因素（或处理因素）、研究对象（处理对象）和结果效应三部分。2、技术方案设计的重点内容（1）立项依据立项依据是科研工作的关键。为什么要开展这项研究？开展这项研究的依据是什么？这是能否通过专家评审和主管部门、计划部门审批，能否列入科研计划并获得资助的首要问题。立项依据包括：课题的研究意义、国内外研究现状分析等。基础研究，应着重结合国际国内科学发展趋势，论述课题的科学意义；应用研究，应着重结合学科前沿，围绕国民经济和社会发展中的重要科学技术问题，论述其应用前景和价值。（2）研究方案研究方案是课题设计的重中之重，研究方案的设计水平是研究者科研水平的直接反映。研究方案包括：研究目标、研究内容和拟解决的关键问题，拟采取的研究方法、技术路线、实验方案及可行性分析，本研究的特色和创新之处，预期研究成果。研究目标一定要明确，研究内容必须具体。准备解决什么问题、采取什么方法要一一列出。技术路线要采取系统工程，具有可操作性。本研究创新之处是课题的生命力所在，应该充分阐述。预期研究成果是对本课题研究结果的预期，要实事求是，既要使专家们审查时增强信心，又要不至于因不适当的夸张而引起专家们不信任感。（三）课题实施方案设计的主要内容如果说技术方案设计主要是解决“做什么”的问题，那么课题实施方案主要是解决“何时做”、“由谁来做”的问题。实施方案主要内容包括：课题组的组成、任务分工，研究工作总体安排和年度进度计划，研究工作基础，已具备的研究条件包括实验条件、研究场地、仪器设备、病例来源、研究力量、协作条件等，尚缺少的条件以及解决的途径，经费预算包括科研业务费、仪器设备费、药品试剂材料费、动物及饲养费、协作费、课题组织实施费、成果鉴定费等。三、观察、实验与调查课题设计方案制定和批准后，就要进行实施，这是把计划设计方案付诸于行动的阶段，亦是运用科学的方法搜集感性材料的阶段。这一阶段是时间最长、工作最辛苦的阶段。如果说前两个阶段主要是课题负责人和部分主要研究人参与的话，而这一阶段则需要课题组全体人员共同行动。观察法、实验法与调查法等都是搜集和获取第一手客观事实材料的基本手段。（一）观察（observation） 医学科学研究始于观察。观察是医学研究最基本的方法。观察的基本要求：必须坚持全面、客观、实事求是的原则和一丝不苟的科学态度，不主观武断，不固执己见；要做好详尽、准确无误的观察记录，不能凭主观想当然，不能凭空捏造；要做好出色的创造性的观察，就不是仅仅注意排除其他，而同时要留神意外或反常现象。（二）实验（experiment） 实验是取得精确典型科研材料的重要手段之一。所谓“实验”是从人为地发生于实验条件下的现象中索取资料。实验的基本要求：制定好实验方案；先做预实验，再做正式实验；规范实验操作；做好实验记录；控制实验误差。衡量实验成功的标准是能够重复实验结果。（三）调查（investigation） 调查是认识疾病的人群现象、流行规律以及评价一个国家、一个地区居民健康水平的依据的重要方法。如居民健康状况调查、流行病学调查、地方病调查、病因学调查、职业病调查等方面。调查有现场调查、前瞻性调查、回顾性调查、追踪调查等类型。调查的基本要求：必须坚持客观性原则，实事求是，尊重客观事实；必须制定详细的调查方案和调查表格；系统搜集，全面记录，大处着眼，小处着手。四、研究资料的加工整理与数据处理观察、实验与调查等活动结束后，接下来便开始对所获取的研究资料进行加工、整理和数据处理。通过科学加工、去伪存真和统计学分析，以揭示各因素之间的相互关系。为最后总结分析、归纳推理、抽象概括和提出研究结论做准备。这一过程是排除偶然，发现必然；透过现象，发现规律的重要步骤。所获取的原始资料，一般量大杂乱，有的是数据，有的是图形，有的是切片，有的是照片等。首先要进行分类，原则上凡能数量化的尽可能用数字表示，切片、照片等结果不能数量化的，可用分级计分等方法表示。其次要进行资料核查，包括人工核查和计算机核查等。核查无误的资料重新按性质分组，然后将资料归纳汇总，最后分别进行统计学处理。五、总结分析，提出研究结论，撰写研究报告这一阶段主要是运用分析、综合、归纳和抽象概括等理性认识方法把感性材料上升为理性概念，从中得出科学的结论。达尔文说过：“科学就是整理实事，以便从中得出普遍的规律和结论”。总结分析，就是对所占有的实验、调查或观察到的感性材料，自觉地运用辩证观点，分析设计中哪些理论上成立，且又在实验中得到证实；哪些想法在实验中没有得到证实或未完全证实，需要修改。从而围绕假说的中心思想，按材料、表格、图片等，分清组别，综合提炼出材料所能说明的观点，明确各组材料所得结果，以及由此结果在理论上所得出的结论。研究报告是各类研究课题的最基本的、标志着课题完成的通用表现形式。无论是基础研究、应用研究还是发展研究，无论是动物实验、临床观察还是现场测试、流行病学调查，亦无论是药品、制剂、医疗器械研制还是医用计算机软件等，课题完成后都必须写出研究（研制）报告以办理结题、验收、鉴定和归档手续以及作为今后申请奖励等的主要技术资料。研究报告主要包括两个大部分，一是工作报告，二是技术报告。前者是工作总结性质的报告，主要是介绍课题的立项情况，研究背景，计划执行情况，研究结果情况和存在的问题，下一步的打算等。后者是成果的核心材料，反映的是课题研究的全部技术内容。
绝大多数的论文撰写,均需通过一定数量临床病例(或资料)的观察,研究事物间的相互关系,以探讨客观存在的新规律。如确定新诊断、新治疗等措施是否优于原沿用的方法,就需进行两种方法比较,这就涉及统计处理;统计设计又是整个课题研究设计中一个重要的组成部分。显然,经正确统计处理的结果可信度高,论文的质量也高。
论文数据处理方法
论文数据处理方法，相信绝大部分的小伙伴都写过毕业论文吧，当然也会有正准备要写毕业论文的小伙伴要写毕业论文了，那么论文数据处理方法大家都知道是什么吗？接下来让我们一起来看看吧。
一是列表法。列表法就是将一组实验数据和计算的中间数据依据一定的形式和顺序列成表格。列表法可以简单明确地表示出物理量之间的对应关系，便于分析和发现资料的规律性，也有助于检查和发现实验中的问题，这就是列表法的优点。设计记录表格时要满足以下几点：
1、表格设计要合理，以利于记录、检查、运算和分析。
2、表格中涉及的各物理量，其符号、单位及量值的数量级均要表示清楚。但不要把单位写在数字后。
3、表中数据要正确反映测量结果的有效数字和不确定度。列入表中的除原始数据外，计算过程中的一些中间结果和最后结果也可以列入表中。
此外，表格要加上必要的说明。通常情况下，实验室所给的数据或查得的单项数据应列在表格的上部，说明写在表格的下部。
二是作图法。作图法是在坐标纸上用图线表示物理量之间的关系，揭示物理量之间的联系。作图法既有简明、形象、直观、便于比较研究实验结果等优点，它是一种最常用的数据处理方法。作图法的基本规则是：
1、根据函数关系选择适当的坐标纸(如直角坐标纸，单对数坐标纸，双对数坐标纸，极坐标纸等)和比例，画出坐标轴，标明物理量符号、单位和刻度值，并写明测试条件。
2、坐标的原点不一定是变量的零点，可根据测试范围加以选择。，坐标分格最好使最低数字的一个单位可靠数与坐标最小分度相当。纵横坐标比例要恰当，以使图线居中。
3、描点和连线。根据测量数据，用直尺和笔尖使其函数对应的实验点准确地落在相应的位置。一张图纸上画上几条实验曲线时，每条图线应用不同的.标记符号标出，以免混淆。连线时，要顾及到数据点，使曲线呈光滑曲线(含直线)，并使数据点均匀分布在曲线(直线)的两侧，且尽量贴近曲线。个别偏离过大的点要重新审核，属过失误差的应剔去。
4、标明图名，即做好实验图线后，应在图纸下方或空白的明显位置处，写上图的名称、作者和作图日期，有时还要附上简单的说明，如实验条件等，使读者一目了然。作图时，一般将纵轴代表的物理量写在前面，横轴代表的物理量写在后面，中间用“～”联接。
实验数据的处理离不开绘制成表，列表法和作图法还是有一定区别的。科研工作者在处理数据时，要注意根据实验数据的特点，选择是用列表法还是作图法。
1、 基本描述统计
频数分析是用于分析定类数据的选择频数和百分比分布。
描述分析用于描述定量数据的集中趋势、波动程度和分布形状。如要计算数据的平均值、中位数等，可使用描述分析。
分类汇总用于交叉研究，展示两个或更多变量的交叉信息，可将不同组别下的数据进行汇总统计。
2、 信度分析
信度分析的方法主要有以下三种：Cronbach α信度系数法、折半信度法、重测信度法。
Cronbach α信度系数法为最常使用的方法，即通过Cronbach α信度系数测量测验或量表的信度是否达标。
折半信度是将所有量表题项分为两半，计算两部分各自的信度以及相关系数，进而估计整个量表的信度的测量方法。可在信度分析中选择使用折半系数或是Cronbach α系数。
重测信度是指同一批样本，在不同时间点做了两次相同的问题，然后计算两次回答的相关系数，通过相关系数去研究信度水平。
3、 效度分析
效度有很多种，可分为四种类型：内容效度、结构效度、区分效度、聚合效度。具体区别如下表所示：
4、 差异关系研究
T检验可分析X为定类数据，Y为定量数据之间的关系情况，针对T检验，X只能为2个类别。
当组别多于2组，且数据类型为X为定类数据，Y为定量数据，可使用方差分析。
如果要分析定类数据和定类数据之间的关系情况，可使用交叉卡方分析。
如果研究定类数据与定量数据关系情况，且数据不正态或者方差不齐时，可使用非参数检验。
5、 影响关系研究
相关分析用于研究定量数据之间的关系情况，可以分析包括是否有关系,以及关系紧密程度等。分析时可以不区分XY，但分析数据均要为定量数据。
回归分析通常指的是线性回归分析，一般可在相关分析后进行，用于研究影响关系情况，其中X通常为定量数据（也可以是定类数据，需要设置成哑变量），Y一定为定量数据。
回归分析通常分析Y只有一个，如果想研究多个自变量与多个因变量的影响关系情况，可选择路径分析。
绝大多数的论文撰写,均需通过一定数量临床病例(或资料)的观察,研究事物间的相互关系,以探讨客观存在的新规律。如确定新诊断、新治疗等措施是否优于原沿用的方法,就需进行两种方法比较,这就涉及统计处理;统计设计又是整个课题研究设计中一个重要的组成部分。显然,经正确统计处理的结果可信度高,论文的质量也高。楼主信不信由你，这篇文章就是在、创新医学网那摘录下来的。别的太多的我也复制不下来....
这要看你的数据量，如果巨大，可能是要用SPSS。如果数据量不是很大，EXCEL也是可以的，只是要自己运用函数额处理。
必须注明不然属于炒文的后果很严重。
参考文献按照其在正文中出现的先后以阿拉伯数字连续编码，序号置于方括号内。引用一次的文献的页码在文章末尾参考文献中列出。格式为著作的“出版年”或期刊的“年，卷（期）”等+“：页码（或页码范围）.”。多次引用的文献，每处的页码或页码范围分别列于每处参考文献的序号标注处，置于方括号后（仅列数字，不加“p”或“页”等前后文字、字符；页码范围中间的连线为半字线）并作上标。作为正文出现的参考文献序号后需加页码或页码范围的，该页码或页码范围也要作上标。
药学的毕业论文写法如下：
谈怎么写之前，先说写哪一类，我给你分开来说。药学专业毕业论文分综述类、调研类和实验类。药学专科毕业论文可以写综述类或者实习报告。
药学本科毕业论文要求有数据分析，只能写调研类和实验类，且大部分学校会要求写实验类。调研类毕业论文，可通过调查问卷收集数据进行分析。
也可对已有的数据进行回顾性分析(例如医院某一段时间处方用药的分析)实验类毕业论文，分药剂、药分、药化、药理等实验，选题也各不相同。
一般制备工艺和质量研究类较容易。实验类毕业论文关键是要有实验数据和图谱，这点你也可去药标网求助。毕业论文一般都要求实验类了，在校的去找有课题能带实验的老师，感兴趣有招人就可以。校外实习的话能去药检所的就去，不能的去能提供课题的药企qc岗。
药学学子的课程主要以研究药剂学、药理学、药物化学、药物合成等方面的知识和技能为主。药学毕业论文分类：
一、药学专业毕业论文分综述类、调研类和实验类。
二、药学专科毕业论文可以写综述类或者实习报告。
三、药学本科毕业论文要求有数据分析，只能写调研类和实验类，且大部分学校会要求写实验类。调研类毕业论文，可通过调查问卷收集数据进行分析，也可对已有的数据进行回顾性分析(例如医院某一段时间处方用药的分析)。
四、实验类毕业论文，分药剂、药分、药化、药理等实验，选题也各不相同。一般制备工艺和质量研究类较容易。
药学专业实验论文可以用虚拟数据，也就是药学虚拟仿真实验教学是药学专业学科与信息化实验教学手段深度结合的产物，是促进药学专业实践教学的必要手段。本文分析了药学实验教学中建设药学虚拟仿真实验的意义，针对传统实验教学中存在的问题，分别从管理体系建设、教师队伍建设以及虚拟仿真项目建设三个方面探讨了对于建设药学虚拟实验教学体系的策略，以期有助于我国药学虚拟仿真实验教学体系的建设。
数据挖掘技术在临床医学的应用研究
21世纪是一个高度信息化的时代，随着计算机信息技术的飞速发展及医院信息化平台建设的需要，越来越多的软件公司设计开发出各种各样的医疗管理系统来满足各个医院的需求。
【摘要】 本文首先从数据挖掘技术的基本概念出发，对临床医疗数据的特点进行分析，探讨了数据挖掘技术在临床医学领域中的应用，并对它在未来的临床医疗应用及发展提出展望。
【关键词】 数据挖掘;临床医学;医疗系统;应用
一、前言
县、市级以上综合医院，随着医院无纸化办公系统的引入，各医院对医疗信息管理系统的依赖程度越来越强烈，使用的信息管理系统越来越多，导致医院管理越来越复杂。
然而随着时间的积累，各个医院信息管理系统中存储了大量的数据资源，其中包含文字、声音、图像、视频、影像等各种医疗数据，传统的简单的数据的查询已经逐渐无法满足医院管理者的需求
。如何从大量的医疗数据中提取有利于服务临床实践和领导管理决策的数据显得尤为重要，数据挖掘技术在此方面的运用也就应允而生。因此，提高对这些信息资源的利用水平，通过更加有效的分析、整合和利用这些数据，能够更好地为患者、医务人员、科研人员及管理人员提供全面、准确和及时的决策依据，是当今医药卫生行业急需解决的问题。
二、数据挖掘技术的概念
数据挖掘(DataMining)，又译为资料探勘，它是指从大量的、不完整的、模糊的各种数据中提取隐藏的、不被人发现的、但又存在有价值信息的探索过程。它是通过分析每个数据，从大量数据中寻找其规律的技术，主要有数据准备、规律寻找和规律表示3个步骤。
数据挖掘通常与计算机科学有关，并通过统计、在线分析处理、情报检索、机器学习、专家系统(依靠过去的经验法则)和模式识别等诸多方法来实现上述目标。它的基本思想是从各种数据中抽取有价值的.信息，目的是帮助决策者寻找数据间的潜在联系，从中发现被忽略的要素，而这些信息对预测和决策行为是非常有用的。
数据挖掘的步骤会随不同领域的应用而有所变化，每一种数据挖掘技术也会有各自的特性和使用步骤，针对不同问题和需求所制定的数据挖掘过程也会存在差异。此外，数据的完整程度、专业人员支持的程度等都会对建立数据挖掘过程有所影响。这些因素造成了数据挖掘在各不同领域中的运用、规划，以及流程的差异性，即使同一产业，也会因为分析技术和专业知识的涉入程度不同而不同，因此对于数据挖掘过程的系统化、标准化就显得格外重要。
三、临床医疗数据的特点
1.数据多样。临床医疗数据成千上万，包括文字、声音、图片、符号、影像、视频等，所以结构类型众多，这是它的最显著特点。由于数据探索发现比较困难，使得开发通用的医疗数据软件系统较为复杂。
2.数据量巨大。随着人们生活水平的不断提高，越来越多的人把身体健康放在首位，不定期去医院做体验，医院各种医疗设备就会产生成千上万条的医疗数据信息，最终导致医疗数据量急速增长。
3.数据表征不显著。医疗数据有文字、图形等非数值型数据，使得数据挖掘人员很难找到数据间的对应关系。不同医生的医技水平不同，在诊疗过程中诊断病人情况可能存在不确定性，导致诊断结果不完整，也就难以发掘准确信息，最终导致每天都有大量相同或相近的数据产生，造成医疗数据的大量冗余。
4.数据标准不统一。在医学界，很多药物的命名都没有统一的规范标准，例如一个简单的中药，也有很多别名，例如荷花，别名莲花、六月花神、水芝、水芸、藕花、水芙蓉、君子花、天仙花等。
5.数据安全重要性。病人在医院治疗完成后会留下各种医疗数据，很多数据都是病人的隐私，医院管理者在进行数据分析与资源共享时，要保证数据资料的安全性，以防泄露病人隐私。
四、数据挖掘技术在临床医学领域中的应用
1.在医疗诊断中的应用随着我国医院信息化平台建设的升级，各个大型医院都在进行信息化平台投资建设，逐步采用了适合自己医院的电子病历系统，并实现医院内部信息共享，当不同科室的医生在进行数据分析时，可以将不同病人的各种检验检查结果与各种病症情况对应，建立一个详细的医疗诊断数据仓库，医生可以根据这个数据仓库进行快速、准确诊断，从而有效提高医生的诊断效率。同时，还能准确记录不同病种不同年龄段病人数，方便医院管理者以后进行数据统计分析、研究。
2.在医疗保险中的应用随着国家对医疗保险政策的不断改革，我国住院病人中使用医疗保险进行报销费用的比例逐年升高，由于各种原因，医疗保障制度是城乡分离的，如何帮助医院管理者快速而准确地掌握医保病人费用及自费比例，是各医院管理的一项重要工作。利用数据挖掘技术创建医院信息系统与各类医疗保险的数据接口，建立药品、材料、诊疗项目等的对照表，制作医嘱、费用传输模块，实现各个医院医疗数据上传与下载，便于医疗保险部门和医院管理者对医保病人进行实时审核、监督管理，合理控制其医疗费用。
3.在医院管理中的应用通过对医院各种医疗数据进行采集、整理、分析与挖掘，医院可形成一份数据完整的分析报告，能为医院管理者们提供高质量的医疗数据结果，对决策医院管理、控制医疗成本、掌握医疗费用、分析经济效益、提高医疗服务质量等起到重要作用。例如，通过对病人看病等候时间、就诊情况进行分析，可以优化门诊就医流程，对医护人员配置进行相应调整，从而提高医院工作效率，更好地为病人服务。
4.在医疗科研中的应用医疗科学研究也是医院的重要工作之一，比如通过对历史病例资料的整理与分析，研究者可形成一份高质量的医疗科研论文;通过对基因工程学的学习与研究，研究者能用科学的方法有效预测未来，从而获得新品种、生产出新产品。
五、未来展望
医学，是通过科学或技术的手段处理人体的各种疾病或病变的学科，是一门特殊专业，它具有一定的特殊性和复杂性，各个医院在建设医院信息化平台时应该选择适合自己的临床医疗数据分析与挖掘工具，充分利用好数据挖掘这一关键技术，对临床医疗数据进行正确采集、分析与挖掘，尽可能大的发挥它在医学信息获取中的最大价值，从而更好地为医学事业服务，为医院工作服务，最终让更多的患者受益终身!
参考文献
[1]郭晓明,周明江.大数据分析在医疗行业的应用初探[J].中国数字医学,2015(8).
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医学科学研究的基本程序：
医学科学研究的基本规律是提出问题，验证假设并得出结论。基本程序包括：主题选择，项目设计，实验观察或调查，研究数据和数据处理的处理和处理，总结分析，研究结论，撰写研究报告及其应用。
1，主题选择：科学研究的第一步是选择和描述要研究的项目。必须首先确定主题，否则将没有集中的研究目标和方向。
2，主题设计：项目设计是指一系列研究项目，如项目研究思路，技术路线，具体内容指标，方法步骤，时间表，人员分工和预算。
3，观察，实验和调查：在制定和批准项目设计方案后，有必要实施。这是计划设计计划付诸实施的阶段，也是利用科学方法收集感应材料的阶段。这个阶段是工作中最长和最难的部分。如果前两个阶段主要是项目负责人和一些主要研究人员的参与，那么这个阶段需要团队一起行动。观察方法，实验方法和调查方法是收集和获取第一手客观事实材料的基本手段。
4，是处理数据处理和数据处理：经过观察，实验和调查活动，对获得的研究资料进行处理，分类和处理。通过科学处理，去真实性和统计分析，揭示各种因素之间的关系。准备最终的总结分析，归纳推理，抽象总结和研究结论的介绍。这个过程是为了消除事故并发现不可避免的事情;通过这一现象，找到法律的重要步骤。
5，总结分析，提出研究结论，撰写研究报告：在这个阶段，采用分析，综合，归纳和抽象概括等理性知识方法将感性材料提升为理性概念，并从中得出科学结论。达尔文说：“科学就是组织事物，以便从中得出一般规则和结论。”
扩展资料：
总结和分析是利用实验，调查或观察到的敏感材料的辩证观点，分析在设计中建立哪种理论，并在实验中得到证实;哪些想法未在实验中得到确认或完全确认，需要进行修改。因此，围绕假设的中心思想，根据材料，表格，图片等，区分群体，全面提取材料可以解释的观点，澄清每组材料获得的结果，以及结论理论上从结果中获得。
研究报告是所有类型研究课题的最基本的研究形式。无论是基础研究，应用研究还是开发研究，无论是动物实验，临床观察或现场测试，流行病学调查，无论是药物，制剂，医疗器械开发还是医疗计算机软件等，都必须在完成项目。研究报告用于完成完成，验收，识别和归档程序以及未来申请奖励的主要技术资料。
研究报告主要包括两个主要部分，一个是工作报告，另一个是技术报告。前者是一份总结工作性质的报告，主要介绍项目的项目现状，研究背景，计划实施，研究成果和存在的问题，以及下一步。后者是结果的核心材料，反映了研究的全部技术内容。
参考资料:百度百科-医学科学研究学
参考资料：百度百科-医学基础研究
参考资料：百度百科-医学科研方法